| 금융계, AI·ML·DL 기술 적용에 고심
| AI 추론 영역에선 GPU보다 FPGA가 적합
| FPGA 낯선 SW 엔지니어 위한 SDAccel 제공


은행에 갈 짬을 내거나 ATM을 찾아 헤맬 수고를 들일 필요가 없는 시대가 찾아왔다.

금융(Finance)과 기술(Technology)의 결합을 의미하는 ‘핀테크(FinTech)’가 우리 삶 속에 깊숙이 자리를 잡으면서 거의 대부분의 금융 거래를 스마트폰으로 할 수 있게 됐다.

달라진 금융 환경은 금융계에 기존과 다른 이슈를 제시했다. 소액 거래가 큰 폭으로 증가하면서 데이터 트래픽 역시 크게 증가했고, 따라서 이에 효과적으로 대처해야만 하게 된 것이다.

금융계는 데이터의 원활한 움직임을 보장하기 위해 서버 증설, 데이터 센터 설립 같은 인프라 증설을 도모하고 있다. 하지만 무어의 법칙이 생명력을 잃어가면서 프로세서의 성능은 전보다 획기적으로 개선되지 못하고 있다.

인프라 증설의 한계에 대응하기 위해 금융계는 나날이 발전하는 AI, 머신 러닝, 딥 러닝 기술을 금융 업무에 접목하는 방법에 고심하고 있다.

자일링스는 17일, 서울 서초구 JW 메리어트 호텔에서 ‘금융 기술 가속화(Accelerating Financial Technology)’를 주제로 기자 간담회를 열었다.

간담회에서 자일링스의 글로벌 금융기술 개발담당 앨러스테어 리처드슨(Alastair Richardson)은 금융계에서 왜 FPGA를 필요로 하는 지 설명했다.

GPU가 머신 러닝에서 여전히 큰 지분을 차지하고 있지만, 데이터 센터에서의 추론 기능에선 FPGA가 진가를 발휘하고 있다.

금융계는 알고리즘을 전개하고 신경망을 구축하는데 GPU보다 더 적합한 FPGA에 주목하고 있다. 가령 JP모건은 금융 거래에 AI 추론을 활용하고 있는데, FPGA는 구조 상 GPU보다 추론 분야에서 우위에 있다.

금융계 등을 위해 자일링스는 지난 8월 7일, 데이터 센터 가속기 카드인 '알베오(Alveo) U50'을 출시했다. 자일링스의 ‘울트라스케일(UltraScale)+ FPGA’를 기반으로 한 U50은 클라우드 및 에지에 구축된 모든 서버에서 도메인 별 가속은 물론, 스케일아웃(Scale-Out) 아키텍처를 위해 구현된 프로그램이 가능한 로우프로파일(Low-Profile), 저전력 가속기다.

다른 고정형 아키텍처와 달리 소프트웨어 및 하드웨어를 프로그래밍 할 수 있는 U50은 음성 번역, 데이터베이스 쿼리, 하둡(Hadoop) 및 빅 데이터 분석, 저지연 전자거래 등을 가속한다.

몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 실행 시 CPU 단독으로 실행했을 때보다 전력효율이 7배나 좋고, 폼 팩터도 작은 만큼 총 소유비용(Total Cost of Ownership; TCO) 절감에도 도움이 된다.

또한 자일링스는 소프트웨어 엔지니어를 위한 ‘SDAccel(액셀)’ 환경도 지원한다. SD액셀은 알베오 가속기 카드, AWS F1 인스턴스, 기타 서비스 형 FPGA 서비스(FPGA-as-a-Service)를 대상으로 하는 애플리케이션을 위한 통합 개발 환경이다.

호스트 애플리케이션은 C/C++로 개발되었으며 표준 OpenCL API 호출을 사용하여 RTL, C/C++ 또는 OpenCL로 모델링 할 수 있는 FPGA 가속 기능과 상호 작용한다. 따라서 FPGA에 익숙지 않은 소프트웨어 엔지니어라도 FPGA를 비교적 손쉽게 다룰 수 있다.

리처드슨 개발담당은 간담회 말미에 “한국은 기술혁신이 잘 이루어지고 있는 나라 중 하나”라며, “금융 쪽에선 암호화폐와 블록체인 기술 등에 대한 투자가 적극적이고 옵션거래 등이 활발하다”라고 말했다.

이어 “적절한 기술과 플랫폼을 원하는 기업에 자일링스는 그동안 쌓아온 FPGA 역량을 제공할 것”이며, “이를 통해 고객들이 자일링스가 생각하지 못했던 새로운 아이디어와 기회를 펼칠 수 있기를 바란다”라고 밝혔다.